近日,中国信通院联合人民网·人民数据发布了“2022算力云服务领航者计划”优秀案例。中科曙光旗下曙光智算公司的新型算力服务:曙光全国一体化算力服务平台,从众多申报案例中脱颖而出,成功入选。
“算力云服务领航者计划”旨在推动算力云服务发展,树立优秀案例标杆。该计划从2022年9月发布以来,就受到广泛关注,有数百份案例参评,后经案例初筛、专家初审、质量测试与专家终审最后定出。
曙光全国一体化算力服务平台,通过统一算力标准与接口,将算力应用封装打包,实现算力的灵活调度,能提供通用、智能等多元算力,够满足各种复杂计算任务需求,服务场景包括大规模科学计算、深度学习训练和推理、工业计算等。
“算力云服务领航者计划”
服务层面,该平台可提供灵活、便捷的自助式计算服务,协助用户快速部署计算环境,从而有效降低算力使用成本和门槛。目前平台已积累为各行业10万用户服务、作业提交量数超亿次。
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这项研究针对现代文档检索系统中的关键缺陷:独立处理文档片段导致丢失上下文信息。研究团队开发了ConTEB基准测试来评估模型利用文档级上下文的能力,并提出了InSeNT方法,结合后期分块和创新的对比学习策略。实验表明,上下文感知嵌入显著提升检索性能,尤其在处理非自包含文本片段时,同时保持计算效率,对分块策略更具鲁棒性,并且在语料库规模扩大时表现更佳。这一研究为更智能的文档检索系统铺平了道路。
这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文,研究发现LLM安全研究严重偏向英语,即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注,且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象,且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题,研究者提出了三个未来方向:开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据,以及深入理解跨语言安全泛化挑战。
这项研究提出了ChARM,一种创新的角色扮演AI奖励建模框架,通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集,实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率,应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。
这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。